基于动态贝叶斯网络的大型活动交通风险预警模型

目录

第1章 绪论

1.1 研究背景与研究意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.2.3 国内外研究现状综述

1.3 主要研究内容及技术路线

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 技术路线

第2章 大型活动周边交通特点及风险分析

2.1 大型活动及影响区域分析

2.1.1 大型活动概述

2.1.2 大型活动周边影响区域分析

2.1.3 大型活动周边交通特点分析

2.2 大型活动周边交通风险及危险源分析

2.2.1 道路交通风险

2.2.2 大型活动交通风险

2.2.3 大型活动交通风险危险源分析

2.3 大型活动交通风险分类

2.4 大型活动交通风险预警分级

2.4.1 交通拥堵风险预警分级

2.4.2 人群踩踏事故风险预警分级

2.5 本章小结

第3章 大型活动交通风险贝叶斯网络预警模型构建

3.1 模型及适用性分析

3.1.1 故障树模型

3.1.2 贝叶斯网络模型

3.1.3 动态贝叶斯模型适用性分析

3.1.4 故障树与贝叶斯网络转换规则

3.2 贝叶斯风险预警整体流程

3.3 大型活动交通风险要素分析

3.3.1 大型活动交通拥堵风险要素分析

3.3.2 人群踩踏事故风险要素分析。

3.4 大型活动交通风险动态贝叶斯网络构建

3.4.1 动态贝叶斯网络构建基本思想

3.4.2 交通拥堵风险动态贝叶斯网络

3.4.3 人群踩踏风险动态贝叶斯网络

3.5 动态贝叶斯网络节点概率分配

3.6 本章小结

第4章 冬奥会场景交通拥堵风险预警实例分析

4.1 交通拥堵风险预警背景及数据来源

4.1.1 交通拥堵风险研究区域范围

4.1.2 主要数据来源及数据处理

4.2 动态贝叶斯网络简化及节点状态分级

4.2.1 动态贝叶斯网络简化

4.2.2 节点状态分级

4.3 贝叶斯网络概率分配计算

4.3.1 基于BWM 方法的条件概率分配方法

4.3.2 根节点先验概率

4.3.3 非根节点条件概率

4.3.4 动态节点状态转移矩阵

4.4 冬奥会场景交通拥堵风险贝叶斯网络模型

4.4.1 交通拥堵风险静态贝叶斯网络模型

4.4.2 敏感性分析

4.4.3 交通拥堵风险动态贝叶斯网络预警分析

4.5 交通拥堵风险处置及防范建议

4.6 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致谢